本文選題：土壤呼吸 + 碳通量　； 參考：《應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào)》2017年08期

【摘要】：由于土壤碳通量在空間分布上具有很強(qiáng)的異質(zhì)性,傳統(tǒng)的采樣方法難以對(duì)區(qū)域土壤碳通量進(jìn)行精確估算,因此確定適當(dāng)?shù)牟蓸硬呗詫?duì)區(qū)域土壤碳通量的估算具有重要意義.本文提出一種逐點(diǎn)遞增式采樣的區(qū)域剖分部署策略(RDPG):設(shè)定初始采樣點(diǎn),使用改進(jìn)的凸包插值算法構(gòu)造Delaunay三角網(wǎng),根據(jù)鄰近已知采樣點(diǎn)插值計(jì)算三角形各邊垂直平分線(xiàn)的交點(diǎn)的離散度,選擇離散度最大的點(diǎn)作為新增采樣點(diǎn).采用該方法對(duì)變異系數(shù)為0.42~0.59的仿真試驗(yàn)區(qū)域進(jìn)行多次試驗(yàn),結(jié)果表明:在相同試驗(yàn)條件下,RDPG布局策略能夠獲得比隨機(jī)采樣和均勻采樣策略更高的區(qū)域土壤碳通量估算準(zhǔn)確度.RDPG方法考慮了區(qū)域土壤碳通量的空間異質(zhì)性,提高了區(qū)域土壤碳通量擬合精度.
[Abstract]:Because of the heterogeneity of soil carbon fluxes in spatial distribution, it is difficult for traditional sampling methods to estimate soil carbon fluxes accurately, so it is very important to determine appropriate sampling strategies for estimating regional soil carbon fluxes. In this paper, an incremental sampling strategy for regional partition and deployment is proposed. The initial sampling points are set up, and the improved convex hull interpolation algorithm is used to construct the Delaunay triangulation network. Based on the interpolation of adjacent sampling points to calculate the dispersion of the intersection points of vertical bisections of each side of a triangle, the points with the largest degree of dispersion are selected as the additional sampling points. The method is used to test the simulation test area with a coefficient of variation of 0.42g 0.59. The results showed that under the same experimental conditions, the RDPG layout strategy could obtain higher accuracy of estimating regional soil carbon flux than random sampling and uniform sampling. RDPG method considered the spatial heterogeneity of regional soil carbon flux. The fitting accuracy of regional soil carbon flux was improved.
【作者單位】： 浙江農(nóng)林大學(xué)信息工程學(xué)院;浙江省林業(yè)生態(tài)工程管理中心;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61190114,61303236) 浙江省科技計(jì)劃項(xiàng)目重大科技專(zhuān)項(xiàng)(2012C13011-1) 浙江省省院合作林業(yè)科技項(xiàng)目(2015SY12)資助~~
【分類(lèi)號(hào)】：S153

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1864868